基于移动储能车的电网运行灵活性提升策略

提出了一种市场电价驱动的独立运营商移动储能车调度方案,旨在提升电网应对可再生能源的运行灵活性.首先,简述节点边际电价与不确定性边际价格的计算方法,构建考虑交通约束和备用约束的储能车调度模型.其次,接着构建电网与独立储能车运营商的主从博弈模型,通过电价信号的计算与发布来协调博弈双方共同提高电网运行灵活性.最后,提出一种迭...     

基于社交蜘蛛优化算法的园区移动社交云资源分配机制

为实现园区云资源与移动云资源的协作式管理,提出了一种新型的基于社交蜘蛛优化算法的园区移动社交云资源分配机制.首先,为了保证买方和卖方能够分别给出合理的资源出价与要价,该机制采用动态博弈的策略决策出买方的出价和卖方的要价,并据此得出移动社交云资源的成交价格;然后,为了合理、有效地分配云资源和提高用户的满意度,将园区云资源和移动社交云资源进行结合,提出了基于社交蜘蛛优化算法的新型协作式资源分配方法,同时,设计优化目标函数,并根据移动社交云资源的成交价,求解出最优的资源分配方案.仿真实验结果表明,所设计机制在资源成交率、价格满意度和社交满意度方面优于EDA机制.     

基于用户行为和分时电价的充电定价策略优化

考虑用户充电行为和竞争对手定价等因素,研究公共充电站的充电定价问题.建立用户价格响应模型,量化分析充电价格与用户需求的内在关系.基于用户价格响应和分时电价,提出一种两阶段充电定价策略:第1阶段基于用户的充电频率分布,采用K-means聚类算法将一天划分为峰时段、平时段和谷时段;第2阶段,分析各时段的充电供需,峰时段以充电站利润最大化为优化目标,平谷时段以充电站利润和利用率最大化为目标,构建分段式定价优化模型,并分别采用遗传算法和NSGA-Ⅱ算法求解模型.基于某市充电站的运营数据,完成案例分析.结果 表明:峰时段总体利润提升约13.4％,充电桩利用率提高约26.8％;平谷时段共获得17组Pareto最优解,均优于固定电价机制.所提出的充电定价策略可以为充电站运营与规划提供决策参考.     

基于主从博弈的含电动汽车综合能源系统运行策略

综合能源系统(IES)是解决能源生产与分配等问题的重要能源系统之一,考虑电动汽车作为综合能源系统中重要的主动负荷,合理引导其充电能促进综合能源系统的高效运营,提出了综合能源系统与电动汽车的主从博弈优化运行模型。在主从博弈框架下,以综合能源系统为领导者,各电动汽车为跟随者,构成一主多从优化调度模型。根据博弈的阶段性特点,提出基于引力搜索算法和混合整数线性规划的两阶段主从博弈求解方法。算例对比分析表明,通过主从博弈,综合能源系统能合理地引导电动汽车有序充电,有效整合分布式能源并提高了运行的整体经济收益。     

分档电价和碳配额激励的含电动汽车微电网优化调度策略

在含电动汽车(electric vehicle, EV)微电网(micragrid, MG)的调峰调度中,实施分时电价或实时电价引导EV参与调峰,会导致EV过度响应或响应疲惫现象。为此,提出了分档电价协同碳配额激励机制下的含电动汽车微电网博弈优化调度策略。建立了微电网与电动汽车的主从博弈优化调度模型,微电网主体以运行成本最小和极小化负荷均方差为优化目标,考虑新能源发电完全消纳,针对等效净负荷水平制定分档电价并和碳配额协同激励,引导电动汽车在新能源发电余缺时充放电的适度响应;电动汽车用户从体响应微电网激励优化电动汽车充放电行为使其成本最小。采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)求解优化模型纳什均衡点,获得微电网侧最优分档电价(ladder electricity price, LP)和电动汽车调度策略的集合。通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

可持续发展视角下的区域水资源优化配置模型

为了构建可持续发展视角下的区域水资源优化配置模型,针对水资源优化配置表现出的主从递阶决策、多目标决策、多阶段决策等特点,构建了优化配置模型,采用逻辑集成多种算法的求解思路。集成引入了多目标满意度计算、主从递阶博弈方法、基于粒子群算法的演化博弈求解方法、动态规划求解方法,研究建立了具有逻辑关系的算法体系。实例研究表明,模型与方法是可行的。提出的模型与算法为复杂决策问题的模型建立及求解提供了解决途径。     

可持续发展视角下的区域水资源优化配置模型

为了构建可持续发展视角下的区域水资源优化配置模型,针对水资源优化配置表现出的主从递阶决策、多目标决策、多阶段决策等特点,构建了优化配置模型,采用逻辑集成多种算法的求解思路。集成引入了多目标满意度计算、主从递阶博弈方法、基于粒子群算法的演化博弈求解方法、动态规划求解方法,研究建立了具有逻辑关系的算法体系。实例研究表明,模型与方法是可行的。提出的模型与算法为复杂决策问题的模型建立及求解提供了解决途径。     

改进的认知无线电系统中频谱共享博弈算法

为提高博弈策略的合理性和有效性,提出了一种分布式的频谱共享博弈算法.考虑主用户的二次边际成本函数,得到满足稀有频谱资源分配属性的价格函数;设计了节省信道开销的动态次用户信任度机制,对干扰主用户通信的次用户进行惩罚,从而优化频谱共享环境;引入主用户价格反馈机制,实现算法分层,保证主用户和次用户获得最大的效用,并提高频谱的利用率.仿真分析也表明了所提出的博弈算法能使频谱分配更加合理和有效.      

智能电网中基于非合作博弈的需求侧分层优化

智能电网是未来电网的发展方向,包括供电侧的安全稳定和需求侧的合理用电决策.在需求侧提出一种基于非合作博弈的分层优化机制并解决了最优响应算法(Best Response)的收敛问题.首先在供电侧以削峰填谷为目的,利用集中式优化分配微网的参考负荷,并利用参考负荷构造微网用户的电价因素,引导用户的充放电决策.微网中的用户以自身花费代价为优化目标构造成非合作博弈模型,达到纳什均衡时供电侧表现出良好的削峰填谷效果.然后,利用最优响应算法与强单调函数的关系,重新构造优化目标函数,解决了最优响应法无法收敛到纳什均衡的问题.实验结果证明,提出的分层优化方案有效地降低了电网负荷曲线的峰值平均比.     

引入车辆规模的充电设施运营博弈研究

研究了电动汽车充电电价制定过程中政府与充电设施运营商的博弈. 通过建立随电动汽车保有规模变化的政府与企业的博弈模型,分析了电动汽车市场化发展初期,二者基于充电电价的博弈行为. 根据模型,以国内某城市电动汽车发展规划为实例,进行了分析求解. 结论表明,政府与企业进行合作博弈,能极大推动电动汽车及充电设施的市场化发展,实现政府、企业和社会的共赢.     

SEEIP核心企业局域智慧能源网络框架及优化配置方法

智慧节能工业园区(SEEIP)的核心企业能源配置对产业集群的循环经济节能降耗具有重要作用。针对SEEIP建设与既有工业园区核心企业能源系统的智慧化改造,提出一种基于信息和通信技术(ICT)的局域智慧能源网络框架,并给出了能源生产模块、能源转换模块与能源蓄存模块中各种能源介质及品位的能量计算数学模型。以经济成本与环境影响为目标的函数,给出了SEEIP企业能源网络系统配置的优化模型,并采用改进的差异演化算法(DE)结合数据库查询技术求解该混合整数非线性规划(MINLP)优化问题,给出企业能源系统最佳配置方案,以满足用户冷、热、电需求。     

基于LCA碳总排放量的大型工业园区综合能源供应系统多目标优化

大型工业园区碳集中排放是导致环境恶化的重要原因之一。本文提出大型工业园区综合能源供应系统模型,包含能源输入、能源转换、能源存储三个模块,通过能源转换降低传统能源使用比例,为园区提供电、热、冷、气四种所需负荷。基于生命周期计算设备和能源的碳排放量,通过碳捕集技术对既有碳排放进行消纳,并将经济成本、碳排总放量和清洁能源利用率作为目标函数,利用ISSA算法对工业园区综合能源供应系统进行优化配置。算例结果表明,引入储能系统和P2G系统后,园区能源系统的清洁能源使用比例是之前的3.92倍,单位用电量下碳排放系数降低30.2%,综合单位电价降低0.38元,证明综合能源供应系统在满足园区能源需求的同时也可以降低碳排放量和经济投入。     

具有可替换能源的智能电网实时电价研究

基于智能电网实时电价中社会福利最大化模型,将电器分为通用电器与可使用替换能源的智能电器。通过改进社会福利最大化模型,电器在使用不同能源方式下,通过智能电表获得电力供应商发布的实时交互电价、用电量等信息,用户对电价与可替换能源的价格(固定价格)进行实时判断比较,并选择切换该时段智能设备的最优能源使用方式,使其自身社会福利最大化。基于Matlab仿真软件对改进前后的社会福利最大化模型进行动态仿真,在灵活改变能源使用方式后,实时电价波动较小,趋于平缓,且能够降低系统高峰时段的柔性负荷量,实现削峰填谷的作用。     

基于需求侧管理实时电价优化方法综述

为改善电力市场供需状况,实现削峰填谷目标,基于需求侧管理的实时定价研究不断深入.鉴于此,对其主要优化方法和最新进展进行综述.首先,总结了实时定价的社会福利最大化模型,明确模型以追求全体用户的效用之和与电能成本之差,即以社会总福利最大化为目标.随后,归纳了求解社会福利最大化模型的几种方法,包括对偶优化方法、交替方向乘子法...     

基于改进灰狼算法的微网多主体主从博弈策略

为平衡包含电、热两种能源形式的微网系统内各参与者间的利益关系,本文通过改进灰狼算法提出了一种微网能量管理模型。首先,在充分分析微网结构及其各主体功能的基础上,为综合考虑源-网-荷的决策能力,将主从博弈方法应用于产能商、微网运营商、负荷聚合商之间的互动,建立一主多从的微网能量管理数学模型;其次,针对博弈上层模型高维、非线性的特点,文章在传统灰狼算法基础上,利用Tent映射对种群进行初始化、采用非线性收敛因子平衡种群搜索能力、利用莱维飞行策略降低陷入局部最优的风险。在模型求解时,博弈上层采用改进灰狼算法,下层采用二次规划方法,二者结合以探讨使各主体利益最大的策略;最后,通过算例进行验证,结果表明：文中算法更加高效,所提模型在提高参与者收益,平滑用户负荷分布方面更加优越。     

存在无智能电表用户的实时定价研究

研究了智能电网普及应用过程中同时存在有智能电表用户和无智能电表用户的实时定价问题.首先考虑供电商在保证电网稳定运行及自身的经济效益的同时要兼顾两类用户效用.然后建立无智能电表用户的用电规划函数和无智能电表用户群体的福利函数,并提出一主多从的斯塔克尔伯格博弈模型.最后将该模型运用在供电商原有的两种定价机制上,通过数值模拟...     

基于激励策略自报电量的电价算法研究

研究了用户自报用电量的激励电价的建模问题,并设计了相应的电价算法.该模型的主要思想是,让用户自己申报每月的计划用电数额,实际用电超额或是没达到自报额,将给予惩罚性质的电价.运用对策论中的激励Stackelberg策略对模型中的单位电价进行线性激励.此电价模型鼓励用户根据自己的实际需要自报合适的用电量,从长远效益来看,起到了节约资源、满足需求的作用.最后,利用MATLAB对所制订的激励策略进行了数值仿真,仿真结果说明所得方法的有效性和结果的实用性.     

基于实时定价机制的综合能源系统多时间尺度优化调度

随着能源互联网快速发展,其物理载体综合能源系统成为未来能源利用的重要方式.针对区域综合能源系统优化调度问题,在实时电价的基础上设定实时天然气价格策略,提出一种基于实时定价机制的优先级调度策略,建立考虑日前运行成本最低和日内弃风弃光成本最小为目标函数的多时间尺度模型,应用含有自调节环节的改进粒子群优化算法对模型进行求解.通过算例验证了模型的有效性,比原有的分时定价策略更能进一步减少运行成本,提高能源利用效率,减少弃风弃光成本.     

考虑多车型油耗因素的路网收费优化模型研究

针对路网出行效率低下及其导致的燃油过度消耗等问题,基于对机动车油耗模型的分析,从节能降耗的角度建立了考虑不同车型的多车型最小油耗模型。进而构建多车型最优收费均衡模型,利用道路收费的方式控制出行者的路径选择行为,使出行者按期望达到的路段设计流量出行,最终达到路网平衡状态下总油耗量最小的目的。采用Frank Wolfe算法,通过寻找可行下降方向进行迭代求解。以某区域抽象公路网为案例进行分析,研究结果表明,通过制定合理的收费策略能够有效地调控出行者的路径选择行为,实现系统总油耗最小的目标。